L'articolo "東京ミネルヴァ法律事務所" nella Wikipedia in giapponese ha 27.6 punti per la qualità (al 1 novembre 2023). L'articolo contiene 31 riferimenti e 6 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "東京ミネルヴァ法律事務所", il suo contenuto è stato scritto da 16 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 16 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 13 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 13 volte in tutte le lingue.
Il grado di interesse degli autori più alto dal 2001:/p>
Il grado di popolarità più alto dal 2008:
C'è 1 versione linguistica per questo articolo nel database WikiRank (delle 55 edizioni linguistiche di Wikipedia considerate).
La valutazione della qualità e della popolarità si basava sui dump di Wikipedia del 1 novembre 2023 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).
| Miglior Rango | giapponese: N. 1598 06.2020 |
Globale: N. 43578 06.2020 |
Il 30 maggio 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Corpus Domini, YouTube, Vincent Kompany, Hans-Dieter Flick, UEFA Europa Conference League, morti nel 2024, ChatGPT, Podosfairiki Anonymi Etaireia Olympiakos Syndesmos Filathlon Peiraios, Furiosa: A Mad Max Saga, campionato europeo di calcio 2024.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 岡部たかし, 内田有紀, 川田亜子, 那須雪崩事故, 山﨑福也, 蓮舫, 永野芽郁, 水谷瞬, 三淵嘉子, 松任谷由実.
Il progetto è finalizzato alla valutazione relativa automatica degli articoli nelle diverse versioni linguistiche di Wikipedia. Al momento il servizio permette di confrontare oltre 44 milioni di articoli di Wikipedia in 55 lingue. I punteggi di qualità degli articoli si basano sui dump di Wikipedia del novembre 2023. Nel calcolare la popolarità attuale e l'intelligenza artificiale degli articoli sono stati presi in considerazione i dati del ottobre 2023. Per i valori storici di popolarità e AI WikiRank ha utilizzato dati dal 2001 al 2023... More information
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I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
